错误“有问题;所有RMSE指标值都缺失”，使用Caret中的frbs包中的SBC

Question

我一直在尝试使用Caret for R中的'frbs'包中的'SBC'方法来拟合模型。我在SO中看到了类似的问题，针对不同的包并尝试了解决方案，但它们似乎不起作用在我的情况下。我已经使用iris数据集提供了可重现性的代码片段。

library(caret)
data("iris")
grid<-expand.grid(r.a = c(0.5),
                                     eps.high = c(0.5),
                                     eps.low = c(0))

Fit <- train(Sepal.Length ~ Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, data = iris,
                                 method = "SBC", 
                               #  trControl = fitControl,
                                 tuneGrid=grid,
                                 verbose = TRUE)

Fit$results

获得的错误是：

Something is wrong; all the RMSE metric values are missing:
      RMSE        Rsquared  
 Min.   : NA   Min.   : NA  
 1st Qu.: NA   1st Qu.: NA  
 Median : NA   Median : NA  
 Mean   :NaN   Mean   :NaN  
 3rd Qu.: NA   3rd Qu.: NA  
 Max.   : NA   Max.   : NA  
 NA's   :3     NA's   :3    
Error in train.default(x, y, weights = w, ...) : Stopping
In addition: There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)

我检查了警告（）并显示“模型适合失败的Resample17：ra = 0.5，eps.high = 0.5，eps.low = 0 frbs.learn错误（data.train =结构（c（3.5， 3,3.2,3.1,3.4,3.4，：.....“。我甚至尝试过单独安装frbs包。此外，我确保变量的类不是因素，即使是我的数据。

我的问题是如何修复此错误以及为什么会发生此错误。任何帮助将不胜感激。

提前致谢。

Answer 1

该问题已得到解决，这要感谢Max Kuhn。在here中给出了Caret github页面中解决方案的链接。